MATLAB
实现基于
HHO-CNN-BiGRU-Attention
哈里斯鹰优化算法（
HHO）结合卷积双向门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
时间序列预测是一项关键的任务，广泛应用于金融、能源、气象等领域。随着数据量的增长和预测模型需求的提升，传统的时间序列预测方法已经无法满足高准确度和高效率的要求。因此，研究者们开始探索结合深度学习和优化算法的新方法，其中哈里斯鹰优化算法（
HHO）与卷积神经网络（
CNN）、双向门控循环单元（
BiGRU
）及注意力机制（
Attention
）等先进技术的结合，为解决时间序列预测问题提供了新的思路。
哈里斯鹰优化算法（
HHO）是一种基于鹰群觅食行为的群体智能优化算法，通过模拟鹰群的捕猎策略来搜索最优解。
CNN则在图像处理中表现出色，通过卷积操作自动提取数据的特征，而
BiGRU
在序列数据建模方面有着显著优势，能够同时捕捉序列的前后依赖关系。
Attention
机制则为序列建模提供了更为灵活的加权机制，使得模型能够更精确地捕捉重要特征。在这些方法的结合下，能够更好地优化时间序列预测问题，提升预测的精度和稳定性。
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